黑马程序员-C#中ToString格式大全

基于ROS的机械臂手眼标定-Aruco使用与相机标定 基于ROS的机械臂手眼标定-Aruco使用与相机标定 折腾了一段时间的机械臂的手眼标定,相关资料挺多的,但使用起来都比较复杂,新手一般比较难搞懂。于是想做一个比较简单易懂易用的手眼标定程序。 程序都是Copy的开源代码,所以也开源出来: 开源地址:https://gitee.com/ohhuo/handeye-calib 作为手眼标定中的重要一环,相机中标定板位姿关系获取直接影响标定精度,我们使用aruco这个开源程序来实现坐标的获取。 #mermaid-svg-WkFpFkV4QqzXMvJ4 .labe 阅读详情


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C#中ToString格式大全

C

货币

2.5.ToString("C")

¥2.50

D

十进制数

25.ToString("D5")

00025

E

科学型

25000.ToString("E")

2.500000E+005

F

固定点

25.ToString("F2")

25.00

G

常规

2.5.ToString("G")

2.5

N

数字

2500000.ToString("N")

2,500,000.00

X

十六进制

255.ToString("X")

FF

formatCode 是可选的格式化代码字符串。(详细内容请搜索“格式化字符串”查看) 

必须用“{”和“}”将格式与其他字符分开。如果恰好在格式中也要使用大括号,可以用连续的两个大括号表示一个大括号,即: “{{”或者“}}”。

常用格式举例:

(1) int i=12345;

this.textBox1.Text=i.ToString();

//结果 12345(this指当前对象,或叫当前类的实例)

this.textBox2.Text=i.ToString("d8");

//结果 00012345

(2) int i=123;

double j=123.45;

string s1=string.Format("the value is {0,7:d}",i);

string s2=string.Format("the value is {0,7:f3}",j);

this.textBox1.Text=s1 ;

//结果 the value is 123

this.textBox2.Text=s2;

//结果 the value is 123.450

(3)double i=12345.6789;

this.textBox1.Text=i.ToString("f2"); //结果 12345.68

this.textBox2.Text=i.ToString("f6");

//结果 12345.678900

(4)double i=12345.6789;

this.textBox1.Text=i.ToString("n"); //结果 12,345.68

this.textBox2.Text=i.ToString(“n4”); //结果 12,345.6789

(5)double i=0.126;

string s=string.Format("the value is {0:p}",i);

this.textBox1.Text=i.ToString("p"); //结果 12.6%

this.textBox2.Text=s; //结果 the value is 12.6%

(6) DateTime dt =new DateTime(2003,5,25);

this.textBox1.Text=dt.ToString("yy.M.d");

//结果 03.5.25

this.textBox2.Text=dt.ToString(“yyyy年M月”);

//结果 2003年5月

Convert.ToDateTime("2005/12/22 22:22:22").ToString("yyyy/MM/dd HH:mm:ss")
"2005/12/22 22:22:22"

(7) int i=123;

double j=123.45;

string s=string.Format("i:{0,-7},j:{1,7}",i,j);

//-7表示左对齐,占7位

this.textBox1.Text=s ;

//结果i:123 ,j: 123.45 

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【论文精读】Graph WaveNet-深度时空图模型 Graph WaveNet构建了一个自适应邻接矩阵,它能保留隐藏的空间依赖关系,能够自动从数据中发现未见的图结构。提出了一个有效且高效的框架,可同时捕捉空间和时间依赖关系。其核心思想是将其提出的图卷积与扩张因果卷积相结合,使每个图卷积层都能处理空间依赖关系。在交通数据集上评估了提出的模型,并以较低的计算成本获得了最先进的结果。 阅读详情

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C#中ToString格式大全

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步飞烟
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